基于人眼视觉特性的混合滤波算法

为了有效地滤除混合噪声,本文提出了一种基于人眼视觉特性的混合滤波算法。该方法首先采用基于人眼视觉特性的噪声敏感系数作为阈值来确定脉冲噪声点,对检测出脉冲噪声点采用自适应窗口大小的迭代中值滤波进行滤波,而对于含有高斯噪声的像素点则采用一种保护细节的改进的自适应模糊滤波器进行处理。该算法与标准滤波方法及其它改进混合滤波算法相比,具有更好的滤波性能。     

中值滤波算法在人眼视觉系统中的增强改进

本文提出一种在中值滤波算法基础上利用人眼视觉特性改进的图像去噪增强算法。该方法首先利用人眼特性将灰度级进行调整以提高图像背景亮度,然后在滤波模版中利用JND曲线特性提高像素间的对比度,从而在去除噪声的同时提高了图像的清晰程度,使人眼获得更多的信息量。实验结果表明:该方法与传统滤波算法相比,处理过的图像更利于人眼观察。     

基于窗口的自适应中值滤波算法

滤波窗口是影响椒盐噪声滤除效果的重要因素。针对自适应中值滤波算法(RAMF)的不足,提出了一种基于窗口的自适应中值滤波算法。该算法分为噪声的检测和滤除两部分。在噪声检测部分,主要通过混合窗口检测出准噪声点,将其用窗口中值代替,而其余信号点保持不变。重复此方法,直至所有的准噪声点处理完毕。然后,在噪声滤除部分,主要根据噪声密度选择合适的最大滤波窗口半径,进而实现噪声滤除。最后,为验证算法的有效性开展了仿真研究,仿真结果表明本算法对椒盐噪声的滤除具有很好的效果,增强了图像的清晰度。     

改进自适应中值滤波算法研究

重点介绍了自适应中值滤波算法以及两种改进的自适应中值滤波算法.针对这3种滤波算法,对含有不同密度椒盐噪声的图像进行去噪实验.结果表明:改进算法去噪效果明显、能有效保护图像细节,PSNR保持在25 dB以上;改进算法在高密度噪声时也能得到细节较为清晰的图像,PSNR比改进前的提高17 dB以上.     

一种改进型椒盐噪声滤波算法

针对极值中值(EM)滤波算法在去除椒盐噪声时误检率较大的问题,提出了一种改进的椒盐噪声去除算法.算法由漏检率和误检率都较低的噪声检测过程和多窗口噪声滤波过程组成,对受不同强度噪声污染图像的去噪实验表明,该方法在不同噪声率下均优于传统的中值(SM)滤波法及其一些改进方法,当噪声率达到70%时其峰值信噪比(PSNR)提高了16 dB.     

基于改进多级中值滤波的加权滤波算法

为了有效地抑制图像中的椒盐噪声,更好地保持图像细节,提出一种基于多级中值滤波的加权滤波算法。算法采用5×5滤波窗口,如果中心点为噪声点,则将滤波窗口划分为水平和垂直10个条形子窗口,先计算每个子窗口内所有非噪声点的均值,作为加权运算的基础值,然后求出这些基础值的中值,利用每个基础值与它们中值的差计算出每个基础值的相应权值。最后将这些基础值与对应权值进行加权运算,将结果替换中心点的像素值;如果中心点为非噪声点,则保持原值不变。实验结果表明,该算法对于高密度椒盐噪声污染的图像具有良好的去噪性能,并且较好地保持了图像的细节,效果优于传统的中值滤波算法和多级中值滤波算法。     

基于不同窗口形状下的CT图像中值滤波算法

CT作为医学影像工具,对CT图像的去噪声处理是医学图像预处理中的重要环节,中值滤波是传统滤波算法中对滤除椒盐噪声有较好滤波性能的方法之一,滤波窗口形状有着多样性。文中对于不同形状窗口进行了程序编写,研究了不同形状的滤波窗口、不同窗口大小的中值滤波算法对CT图像的去噪效果,这些影响到中值滤波中心像素值的选取以及滤波处理的计算量。实验结果表明,中值滤波的效果有差别,为改进中值滤波算法及对CT图像的去噪声处理提供了参考,同时也有利于研究中值滤波与其他滤波方法结合进行去噪声处理,可以更好地保留图像的细节。     

改进的变分自适应中值滤波算法

为了更好地恢复被高密度椒盐噪声污染的图像,该文提出了一种基于两阶段方法去除图像椒盐噪声的算法。首先,利用改进的自适应中值滤波算法标识出图像中被污染的像素点,然后对被污染的像素点采用变分滤波的方法进行恢复。此方法利用了自适应中值滤波良好的噪点识别能力和变分滤波的细节保护的特性,对于噪声密度高达80%的图像依然可以达到很好的恢复效果。仿真结果验证了所提出算法的有效性,并且在效果上要明显优于传统的变分自适应中值滤波算法。     

一种改进的中值滤波算法的研究

去除图像中的椒盐噪声是图像处理中的一个重要问题。传统的中值滤波算法,对所有的像素点采用相同的处理,使图像的细节变得模糊,同时降低了效率。本文针对这个问题,在多级中值滤波的基础上,提出了基于噪声点检测的多级中值滤波算法。通过Matlab仿真研究表明,该算法可以有效去除图像的椒盐噪声,并能更好的保护图像细节,同时具有很高的效率。     

多级非线性加权平均中值滤波改进算法

介绍了中值滤波的概念和几种改进的中值滤波算法，在几种改进算法的基础上提出了新的中值滤波改进算法。依据以上几种算法进行了仿真试验和图像视觉上的比较，并进行了数字图像的峰值信噪比（PSNR），归一化均方误差（NMSE）和归一化平均绝对误差（NMAE）的几种定量指标的比较。实验结果和几种定量指标比较结果表明，该算法能有效地滤除图像中的椒盐噪声，还能使图像保持很好的清晰度，明显优于几种改进的中值滤波算法。     

基于噪声估计的自适应开关型中值滤波器

提出了一种基于噪声估计的自适应开关型中值滤波器(IASMNE,improved adaptive switching median filter based on noise estimation)。IASMNE以图像经小波变换后在不同尺度和不同方向提取的子带滤波系数值的统计信息构成刻画图像受噪声干扰程度的特征矢量,在大量噪声图像上获得的特征矢量为学习数据集,并利用支持向量回归(SVR)分析实现对图像中噪声比例的准确估计。基于此,IASMNE对高、中、低不同噪声比例图像启动不同的滤波策略,并灵活设置滤波参数。大量实验表明,与其它开关型滤波器相比,IASMNE能够合理地根据图像噪声干扰程度进行最佳滤波,尤其是对于大于70%的椒盐噪声(SPN)能够大幅度提高图像质量。     

一种改进的自适应中值滤波算法研究

非线性滤波是一种有效的噪声抑制技术,得到了广泛的应用。文中针对标准中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法。该方法采用一定的检测标准对图像中的噪声点进行检测,并采用改进的中值滤波方法对噪声点进行滤波。实验结果表明,此方法较标准中值滤波具有更优良的滤波性能。     

基于人类视觉的感知立体图像质量评价方法

为了实现对不同失真类型的立体图像进行质量评 价,提出了一种基于人类视觉的立体图像 质量客观评价方法,分别从图像清晰度与立体感两方面进行评价。图像清晰度方面,将原始 与失真立体图 像分解为5个带通图像后利用对比度敏感度函数(CSF)优化各失真带通图像,并模拟掩 盖效应,通过整合各原始 带通图像,综合感知误差,构造信噪比(SNR)作为评价图像 清晰度的性能指标;立体感方面,对绝对差值图像进 行视觉感知模拟,建立SNR指标评价立体感的优劣。实验结 果表明,对不同失真类型立体图像的评价 结果表明,Pearson线性相关系数(PLCC)与Spearman等级 相关系数(SRCC)均优于现有评价方法。     

基于神经网络噪声检测的自适应中值滤波器

针对椒盐噪声污染图像的滤波问题,提出了一种基于前馈神经网络的噪声检测器。基于这种噪声检测方法,采用自适应中值滤波算法,依据像素点的不同属性采用不同的滤波策略。实验结果表明,该算法在有效去除椒盐噪声的同时更好地保留了图像的边缘和细节,是一种有效的图像去噪方法。     

基于自适应形态学滤波的红外小目标检测算法

针对低对比度下小目标常被大量背景杂波和噪声干扰,检测结果不理想的问题,提出了一种基于视觉注意机制与自适应双结构元素形态学滤波的红外小目标检测方法。根据人类视觉对比机制对图像进行感兴趣区域(ROI)提取以确定候选目标,通过提取轮廓获得候选目标的尺寸,并由获取的尺寸自适应构造双结构元素。运用双结构元素形态学滤波抑制噪声和杂波信号,用中值滤波对形态学滤波后的杂点噪声进一步抑制。实验表明本文提出的算法能有效抑制噪声干扰,显著提高目标信杂比,准确检测弱小红外目标,算法具有很好的鲁棒性和实时性。     

数字图像中值滤波技术研究

中值滤波作为图像处理中的一种非线性滤波技术,在有效抑制脉冲噪声的同时能很好地保护图像信号的细节信息,尤其是在处理椒盐噪声方面效果较好,得到了广泛的研究和应用。文章通过对中值滤波及其改进方法的研究,比较了不同方法的运算效率及对不同图像的去噪效果,分析中值滤波技术的研究方向。